Mạng đối nghịch tạo sinh (GAN) có hai phần:
- Trình tạo học cách tạo dữ liệu hợp lý. Các thực thể được tạo sẽ trở thành ví dụ huấn luyện âm tính cho hàm phân biệt.
- Bộ phân biệt học cách phân biệt dữ liệu giả của trình tạo với dữ liệu thực. Bộ phân biệt sẽ phạt trình tạo vì tạo ra kết quả không hợp lý.
Khi quá trình huấn luyện bắt đầu, trình tạo sẽ tạo ra dữ liệu giả mạo rõ ràng và trình phân biệt nhanh chóng học được cách nhận biết dữ liệu giả mạo:
Khi quá trình huấn luyện diễn ra, trình tạo sẽ tiến gần hơn đến việc tạo ra kết quả có thể đánh lừa bộ phân biệt:
Cuối cùng, nếu quá trình huấn luyện trình tạo diễn ra tốt, thì giá trị phân biệt sẽ kém hiệu quả hơn trong việc phân biệt giữa thật và giả. Mô hình này bắt đầu phân loại dữ liệu giả mạo là dữ liệu thực và độ chính xác của mô hình sẽ giảm.
Dưới đây là hình ảnh toàn bộ hệ thống:
Cả trình tạo và trình phân biệt đều là mạng nơron. Đầu ra của trình tạo được kết nối trực tiếp với đầu vào của bộ phân biệt. Thông qua phương pháp truyền ngược, hoạt động phân loại của bộ phân biệt sẽ cung cấp một tín hiệu mà trình tạo sử dụng để cập nhật trọng số của nó.
Hãy cùng giải thích chi tiết hơn về các phần của hệ thống này.